STATISTIK-FORUM.de

[InsidePsycho]

Moin ihr Lieben,

Zwei Dinge:

Erstens:
Ich bin in einem Artikel auf die Formulierung gestoßen:
"Konfirmatorische Faktorenanalysen ergaben sowohl für die Einstellung als
auch für die Einschätzungen zur Selbstwirksamkeit Modelle zweiter Ordnung mit jeweils statistisch
bedeutsamen Faktorladungen."

Das wird nicht näher erläutert und ich frag mich jetzt, ab wann sind Faktorladungen "statistisch bedeutsam"?
Gibt es da Richtwerte?

Ist vorallem relevant für meine eigenen Analysen in der MA.

Zweitens:
Ich hab Faktoren erster Ordnung gebildet (Hauptkomponentenanalyse).
In meinen eigenen Daten gibt's (leider?) Items, die auf mehreren Faktoren laden. Dozent sagt, Entscheidung für die Zuordnung eines Items zu einen Faktor soll nach inhaltlicher Interpretierbarkeit getroffen werden, ... das erscheint mir aber sehr mau. ... Wie könnte man sonst argumentieren? Müssen Doppelladungen in der Arbeit berichtet werden? Gibt mir die Tatsache, dass es Doppelladungen gibt, irgendeine relevante Information, außer dass die Items doof sind...?
Inhaltlich könnte ich mir in meinem Fall zB auch gut ein Modell zweiter Ordnung vorstellen.

Danke, Grüße

[strukturmarionette]

Hi,

das erscheint mir aber sehr mau.

- zu beginnen wäre mit Itemanalysen

Zweitens:
ich hab Faktoren erster Ordnung gebildet (Hauptkomponentenanalyse).

- das (PCA) ist keine Faktorenanalyse

Das wird nicht näher erläutert und ich frag mich jetzt, ab wann sind Faktorladungen "statistisch bedeutsam"?
Gibt es da Richtwerte?

- kommt auf die Daten, das konkrete Model und die CFA an
- möglicherweise ist mit bedeutsam aber nur 'signifikant' gemeint

Gruß
S.

[InsidePsycho]

Vielen Dank für deine Antwort!

Sorry wenn das folgende jetzt sehr dumm klingt. Aber:

Was meinst du mit, "Das ist keine Faktorenanalyse"?
Vielleicht hab ich mich falsch ausgedrückt. Ich hab in SPSS via Benutzeroberfläche eine explorative Faktorenanalyse durchgeführt mit den Einstellungen "Methode: Hauptkomponenten" und (in Absprache aufgrund inhaltlicher Unterstellung von nicht-Unabhängigkeit der Faktoren) dem oblimin-Rotationsverfahren.
Natürlich ist das eine Faktorenanalyse? Oder bin ich grad blöd?
Ist nicht sowieso eine Principal Component Analysis ein Überbegriff in dem auch die FA enthalten ist?

Entschuldige, ich bin in der Multivariaten Statistik noch ganz am Anfang. Also, ich bin der Meinung ich hätte eine Faktorenanalyse durchgeführt.^^

Itemanalysen hab ich natürlich gemacht (Itemschwierigkeiten, Trennschärfeanalysen über den ganzen Datensatz).
Sinnvoll wäre jetzt vermutlich als Argumentation für die Sinnhaftigkeit meiner Faktoren im Sinne von "Skalen" noch Trennschärfe- und Reliabilitätsanalysen auf Skalenebene?

Die Signifikanz der Faktoren bestimme ich über Screeplot und Kaiserkriterium? Oder hab ich einen "richtigen" Signifikanztest übersehen?

Danke dir! Grüße,

M.

[PonderStibbons]

Hauptkomponentenanalysen sind keine Faktoranalysen, unabhängig von SPSS-Menues. Sie erscheinen in gewisser Weise ähnlich, verfolgen aber deutlich unterschiedliche Ziele. Zu Aspekten der Durchführung vgl.
http://pareonline.net/pdf/v10n7.pdf

Mit freundlichen Grüßen

Ponderstibbons